| 書目名稱 | Modellbildung, Wissensrevision und Wissensrepr?sentation im Maschinellen Lernen | | 編輯 | Werner Emde | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/637/636367/636367.mp4 | | 叢書名稱 | Informatik-Fachberichte | | 圖書封面 |  | | 描述 | Das Buch vermittelt eine neue Sichtweise auf das Problem des induktiven Lernens. Unter Einbeziehung von Ans?tzen aus der Wissenschaftstheorie und Psychologie wird eine Konzeption entwickelt, die es maschinell lernenden Systemen erm?glicht, auch in komplexen Weltausschnitten zu lernen. Es wird dargestellt, da? eine Modellbildung in komplexen Weltausschnitten nur in mehrstufigen Proze?en m?glich ist. Innerhalb einer Lernstufe ist der Einsatz von Strategien erforderlich, die auf die Best?tigung und Verfeinerung des aktuellen Models ausgerichtet sind. Solche Strategien müssen durch andere, nicht konservative Strategien erg?nzt werden, die "revolution?re" Entwicklungen erm?glichen und damit den übergang zu einer neuen Entwicklungsstufe erlauben. Ein maschinell lernendes System, das auf eine solche Weise lernt, stellt eine Reihe von Anforderungen an die Wissensrepr?sentationskomponente. Diese werden ausführlich dargestellt und am Beispiel einer Inferenzmaschine operativ eingel?st. Die breite und umfassende Behandlung des Revisionsproblems beim maschinellen Lernen führt zu einem Ansatz, der auch in anderen Bereichen der Wissensverarbeitung interessante Konsequenzen haben wird. | | 出版日期 | Book 1991 | | 關鍵詞 | Evolution; Inferenzmaschine; Lernen; Maschinelles Lernen; Modellbildung; Verifikation; Wissen; Wissensrepr? | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-642-76909-2 | | isbn_softcover | 978-3-540-54523-1 | | isbn_ebook | 978-3-642-76909-2Series ISSN 0343-3005 | | issn_series | 0343-3005 | | copyright | Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1991 |
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